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论文：最优优化器随batch size变化且排名可反转
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AI 综述
2026年10月15日，AGI Hunt 报道了一项由 Princeton、Stanford 与 UCSD 研究者发表的论文《The Best Optimizer Depends on Batch Size》。报道称，该论文指出超参 scaling 规则并不通用，最优优化器的排名依赖目标 batch size；即使对超参进行充分重调，优化器之间的排名也可能发生反转。报道未给出更多实验设置、模型规模或所涉优化器清单等细节。目前该事件的公开进展即为这篇论文的发布及其上述结论。
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最新进展10月15日 02:55
论文称最优优化器排名取决于目标 batch size，即便充分重调超参也可能反转。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- AGI HuntPrinceton/Stanford 研究：最优优化器随 batch size 变化，排名可反转
Princeton、Stanford 与 UCSD 研究者发表论文《The Best Optimizer Depends on Batch Size》，指出超参 scaling 规则并不通用，最优优化器排名依赖目标 batch size，即使充分重调超参也可能反转。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。